[发明专利]一种基于正负光照不变单元融合的人脸特征提取方法

权利要求书

1.一种基于正负光照不变单元融合的人脸特征提取方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1、采集人脸彩色图像，并转化为人脸灰度图像；具体流程如下：

步骤1.1、采集人脸彩色图像，人脸彩色图像的大小为m×n×3，其中，m表示人脸彩色图像矩阵的行数，n表示人脸彩色图像矩阵的列数；转至步骤1.2；

步骤1.2、将所述步骤1.1中的人脸彩色图像转化为大小为m×n的人脸灰度图像I，并将人脸灰度图像I的灰度值等比例的转化到1至255之间；转至步骤2；

步骤2、在所述步骤1中得到的人脸灰度图像中，以每个灰度值为中心，构造该灰度值的5个局部邻域；具体流程如下：

步骤2.1、在人脸灰度图像I中，位置为(x,y)处的灰度值表示为I(x,y)，其中，x表示人脸灰度图像I的图像矩阵的行编号，且x＝1,2,…,m；y表示人脸灰度图像I的图像矩阵的列编号，且y＝1,2,…,n；转至步骤2.2；

步骤2.2、将所述步骤2.1中灰度值I(x,y)的相邻灰度值表示为I(x+i,y+j)，其中，i＝-5,-4,…,5,j＝-5,-4,…,5；当x+i1，x+im，y+j1，或y+jn时，则I(x+i,y+j)＝0；转至步骤2.3；

步骤2.3、在5组不同i和j的取值下，由所述步骤2.2中的灰度值I(x+i,y+j)可构成以I(x,y)为中心的5个局部邻域：当i＝-1,0,1和j＝-1,0,1时，由灰度值I(x+i,y+j)构成的局部邻域表示为Ψ₁；当i＝-2,-1,0,1,2和j＝-2,-1,0,1,2时，由灰度值I(x+i,y+j)构成的局部邻域表示为Ψ₂；当i＝-3,-2,-1,0,1,2,3和j＝-3,-2,-1,0,1,2,3时，由灰度值I(x+i,y+j)构成的局部邻域表示为Ψ₃；当i＝-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4和j＝-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4时，由灰度值I(x+i,y+j)构成的局部邻域表示为Ψ₄；当i＝-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5和j＝-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5时，由灰度值I(x+i,y+j)构成的局部邻域表示为Ψ₅；这样，可得到以I(x,y)为中心的5个局部邻域Ψ_t，t＝1,2,3,4,5；转至步骤3；

步骤3、在所述步骤2中得到的人脸灰度图像中，通过灰度值I(x,y)为中心的5个局部邻域，构造人脸灰度图像的正负光照不变单元模型IIM；具体流程如下：

步骤3.1、在局部邻域Ψ_t中，将一个光照不变单元IIU(x,y)表示为灰度值I(x,y)与其任意一个相邻灰度值I(x+i,y+j)之差，即IIU(x,y)＝I(x,y)-I(x+i,y+j)，将IIU(x,y)0称为正光照不变单元，采用IIU(x,y)₊表示；IIU(x,y)0称为负光照不变单元，采用IIU(x,y)_-表示；转至步骤3.2；

步骤3.2、基于5个局部邻域Ψ_t，则t＝1,2,3,4,5的人脸灰度图像I的正负光照不变单元模型IIM表示如下，

其中，x＝1,2,…,m，y＝1,2,…,n，I(x+i,y+j)∈Ψ_t表示灰度值I(x+i,y+j)属于局部邻域Ψ_t；转至步骤4；

步骤4、通过所述步骤3中得到的人脸灰度图像的正负光照不变单元模型IIM，构建人脸灰度图像的正负光照不变单元融合的人脸特征FIIM。

2.根据权利要求1所述一种基于正负光照不变单元融合的人脸特征提取方法，其特征在于，步骤4的具体流程如下：

步骤4.1、通过控制人脸灰度图像I的正负光照不变单元之间的平衡关系，得到如下人脸灰度图像I的正负光照不变单元融合的人脸特征FIIM，

其中，α+β＝2，x＝1,2,…,m，y＝1,2,…,n。